AI后端開發工程師
2-2.5萬元/月核心定位:
負責AIAgent平臺的后端系統設計與開發,支撐智能比價算法、在線采集任務、數據服務與前端應用。在高并發、電商業務與智能任務調度場景下,構建高可用、可擴展的后端架構。
崗位職責:
-負責AIAgent平臺后端核心模塊設計與開發,包括任務調度、接口管理、數據服務等。
-搭建穩定的API服務體系,支撐電商數據采集、比價與推薦算法的在線調用。
-參與系統架構設計與性能優化,確保平臺高并發、高可用。
-與前端、算法、數據團隊協作,推進Agent平臺從采集到分析的全流程落地。
-持續優化系統監控、日志與容錯機制,保障服務穩定運行。
核心技能:
-精通至少一種主流后端語言:Go/Java/Python,能進行高并發、可擴展系統的架構設計。
-熟練使用對應語言主流框架:Go-Gin/Java-SpringBoot/Python-FastAPI或Django。
-具備良好的API設計與版本管理能力,熟悉RESTful/GraphQL/gRPC等接口規范。
-深入理解微服務架構、服務治理(ServiceMesh)與分布式一致性機制。
-精通數據庫設計與優化:MySQL(索引、事務、分庫分表)+Redis緩存策略+MongoDB非結構化數據存儲。
-熟悉消息中間件(Kafka/RabbitMQ)與任務隊列在異步任務、Agent調度中的應用。
-了解容器化與分布式部署體系(Docker/Kubernetes/Helm/CI-CD流水線),能實現服務彈性伸縮與灰度發布。
-熟悉大語言模型服務調用與集成以及本地推理框架
-理解Agent框架原理(LangChain、LlamaIndex、CrewAI、AutoGen等),能實現工具編排(ToolCalling)、記憶(Memory)、上下文管理。
-能設計LLM調用中間層(PromptRouter/Token管控/緩存與檢索層)以支撐多模型并行調用。
-能與算法或數據團隊協作,封裝模型推理API、Embedding服務或模型調用網關(LLMGateway)。
-熟悉模型監控(PromptLogging/TokenUsage/LLMLatencyMetrics)與調用優化策略。
-有將大模型集成到后端流程(如自動任務生成、智能調度、數據語義解析、日志總結等)的經驗。
-了解LLM工具鏈生態(如OpenAIFunctions、AnthropicToolUse、LangGraph等),能設計并實現可擴展的工具調用層。
-具備Agent編排平臺、數據采集調度系統、AIWorkflowEngine的實際項目經驗。
-有參與設計或維護大模型任務中臺、模型調用調度器的經驗。
-熟悉APIGateway、服務網關限流與監控體系(Kong、Nginx、Istio)。
經驗需求:
-3年以上后端開發經驗,有分布式系統或高并發業務經驗優先。
-有電商平臺、數據服務、智能任務調度或模型推理平臺經驗者優先。
-能編寫高質量技術文檔、API規范與系統設計文檔。